求解三维装箱问题的启发式搜索算法

集装箱装载问题是将各种不同尺寸、数量的箱子全部装入不同尺寸的集装箱中,并使集装箱的空间利用率最大化。本文主要研究单个集装箱装载问题,以集装箱的体积、承载重量、货物方向、稳定性等作为约束条件,并以集装箱体积利用率最优作为目标函数,建立数学模型,利用启发式算法和深度优先搜索算法求解模型。采用某外贸公司的实际订单数据验证本文算法,得出三种外贸集装箱的平均体积利用率高于89%,证明了算法的有效性和可行性。

三阶段优化算法求解带三维装载约束的MDVRP

对带三维装载约束的多车场车辆路径问题,以最小化车辆行驶总里程为优化目标,建立问题模型,并提出一种三阶段优化算法进行求解。第一阶段设计带循环平衡的K-medoids聚类算法,将原问题分解成多个带三维装载约束限制的车辆路径子问题。第二阶段提出一种双层结构的超启发式蚁群算法用于求解各子问题,以确定各车辆的配送路径。在该算法中,低层设计9种启发式操作,并将其所构成的排列作为高层个体;同时,高层采用蚁群算法更新高层个体,以引导算法搜索方向。第三阶段以第二阶段所得阶段解作为初始解,设计组合启发式装箱算法对带容积约束的装箱过程进行优化,进而将第二、三阶段确定的解合并为原问题的解。最后,仿真实验和算法比较验证了所提算法的有效性。

复杂约束下单集装箱装载问题的改进元启发式算法

三维单集装箱装载问题(Three-dimensional Single Container Loading Problem,3D-SCLP)因其在制造业和物流业中有着广泛的应用,已成为最优化领域中最经典的工程问题之一。然而,目前的优化方案主要从算法优化改进与局部约束调整等角度考虑,没有充分考虑实际装载过程中的复杂约束需求,如重量限制、负载平衡、货物稳定性、堆叠约束以及人因工程因素,导致现有方法理论装载率虽高,但实用性低。在充分考虑实际多重复杂约束的基础上,提出了一种基于天鹰座优化器的改进元启发式算法。该算法基于种群优化策略,并将差分变异和高斯扰动与潜在点策略相结合,实现复杂约束情况下的快速收敛。在中等规模工业实例数据上进行了算法验证,与传统启发式优化方法相比,所提方法能够解决中等规模复杂约束下的三维装箱优化问题,在实际空间利用率、生成效率等方面优于现有的解决方案。对物流运输行业减少人工成本,实现装箱标准化与智能化具有重要意义。

集装箱货箱装载模型和算法

对集装箱装载货箱的两类问题,基于分层思想建立多步决策模型,提出棱(面)判别矩阵法把三维装箱问题转化为二维乃至一维装箱问题而得到模型的求解算法.